边缘检测实验报告
边缘检测实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
图像边缘提取实验报告
一、实验目的
通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。 二、实验原理
检测图像边缘信息，可以把图像看做曲面，边缘就是图像的变化最剧烈的位置。这里所讲的边缘信息包含两个方面：一是边缘的具体位置，即像素的坐标；而是边缘的方向。微分算子有两个重要性质：定域性(或局部性)、敏感性(或无界性)。敏感性就是说，它对局部的函数值变化很敏感，但是因其对变化过于敏感又有了天然的缺陷——不能抵抗噪声。局部性意思是指，每一点的导数只与函数在该点邻近的信息有关。
主要有两大类基于微分算子的边缘检测技术：一阶微分算子边缘检测与二阶微分算子边缘检测。这些检测技术采用以下的基本步骤：
(1)
将相应的微分算子简化为离散的差分格式，进而简化为模板(记为
T)。 (2)
利用模板对图像f(m,n)进行运算，获得模板作用后的结果
Tf(m,n)。 (3)
提出阈值h,在采用一阶微分算子情形记录下高于某个阈值h 的位
置坐标
}),(|),{(h n m Tf n m S h ≥=
(而采用二阶微分算子情形，一般是对某个阈值0>ε确立
}),(|),{(ε≥=n m Tf n m S h )
(4) 对集合h S 进行整理，同时调整阈值h 。 Roberts 算子
Roberts 算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，两个模板分别为
??????-=1001x R ??
????-=0110y R 则，),(j i f R x =)1,1(),(++-j i f j i f ),(j i f R y =)1,(),1(+-+j i f j i f 算法的步骤为：
(1) 首先用两个模板分别对图像作用得到f R x 和f R y ；
(2) 对2
2
),(y x R R j i Tf +=，进行阈值判决，若),(j i Tf 大于阈值则相应的点 位于便于边缘处。
对于阈值选取的说明：由于微分算子的检测性能受阈值的影响较大，为此，针对具体图像我们采用以下阈值的选取方法，对处理后的图像统计大于某一阈值的点，对这些数据求平均值，以下每个程序均采用此方法，不再做说明。 Sobel 算子
Sobel 算子采用中心差分，但对中间水平线和垂直线上的四个邻近点赋予略高的权重。两个模板分别如下：
????? ??---=101202101x S ????
? ??---=121000121
y S
Prewitt 算子
Prewitt 算子也属于中心差分类型，但没有给最邻近点较高的权重，两个模板如下：
????? ??---=101101101x P ????
? ??---=111000111y P
采用一阶微分算子很难找到一个一致的阈值选择办法，保证检测出的图像有相对均匀的宽度，克服这个障碍的办法是改用二阶微分算子进行边缘检测定位。 Laplace
采用一阶微分算子很难找到一个一致的阈值选择办法，保证检测出的图像有相对均匀的宽度，克服这个障碍的办法是改用二阶微分算子进行边缘检测定位。
经常采用如下Laplace 微分算子：
2222),(y
f
x f y x f ??+??=?
并进而寻找),(y x f ?的跨零点的位置(零点的局部正和负的取值都有)。 当然实践中可以通过模板来实现，本程序采用如下模板：
??
??
?
?????-=?010141010
无论什么样的微分算子，直接用来进行边缘检测，会受到噪声很大的干扰。即使是二阶微分算子也不能克服噪声干扰。但是如果采用高斯低通滤波，所得的结果则比较好地保留了图像的边缘特征。
Marr-Hildrech的LOG边缘检测算法：
Canny检测子
Canny算子采用和数据内容相关的滤波技术。
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：
1. 用高斯滤波器平滑图像．
2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制．
4. 用双阈值算法检测和连接边缘．
步1. 图像与高斯平滑滤波器卷积:
步3. 对梯度幅值进行非极大值抑制(non_maxima suppression，NMS):仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。
解决方法：利用梯度的方向:
步4. 用双阈值算法检测和连接边缘:
对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2，两者关系th1=。我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0，得到图像1。然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0，得到图像2。由于图像2的阈值较高，去除大部分噪音，
但同时也损失了有用的边缘信息。而图像1的阈值较低，保留了较多的信息，我们可以以图像2为基础，以图像1为补充来连结图像的边缘。
链接边缘的具体步骤如下：
对图像2进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时，跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x,y)。
考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x,y)点。从r(x,y)开始，重复第一步，直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。
当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后，将这条轮廓线标记为已经访问。回到第一步，寻找下一条轮廓线。重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止。
至此，完成canny算子的边缘检测。
三、具体过程
Log算子阈值取Canny算子阈值取
Log算子阈值取
Canny算子阈值取
四、实验分析
通过对上述几种算子的研究，我们可以发现，Prewit t 算子和Sobel 算子都是对图像进行差分和滤波运算,仅在平滑部分的权值选择上有些差异,但是图像产生了一定的模糊, 而且有些边缘还检测不出来，所以检测精度比较低, 该类算子比较适用于图像边缘灰度值比较明显的情况。
Robert s 算子检测精度比较高, 但容易丢失一部分边缘, 使检测的结果不完整，同时图像没经过平滑处理,不能抑制噪声,所以该算子对具有陡峭的低噪声图像响应最好。
Laplace算子通过高斯函数对图像进行了平滑处理,对噪声的抑制作用比较明显, 但处理的同时也可能将原有的边缘平滑, 造成某些边缘无法检测到。此外，噪声对其影响也较大，检测到的图细节很丰富,同时就可能出现伪边缘。但是，如果要降低伪边缘的话，又可能使检测精度下降，丢失很多真边缘。因此, 对于不同图像应选择不同参数。
Canny 算子也采用高斯函数对图像进行平滑处理,也具有较强的去噪能力, 但同样可能会丢失一些边缘信息，但是，从图中可以看出，Canny 算子比Laplace算子的检测边缘的精度要高些。通过实验结果可以看出,该算子在上述几种边缘检测算子当中效果最好。
通过上述实验结果我们可以发现，在加入高斯噪声以后，canny算子的去噪能力减弱，对边缘检测的效果不太明显。相反，从图中可以发现sobel算子和prewitt算子对噪声的过滤作用较为明显。基本上能够检测出较为完整的边缘信号。
Matlab代码：
clear all;
close all;
warning off all;
I = imread('');
%%没有噪声时的检测结果
BW_sobel = edge(I,'sobel');
BW_prewitt = edge(I,'prewitt');
BW_roberts = edge(I,'roberts');
BW_laplace = edge(I,'log');
BW_canny = edge(I,'canny');
figure(1);
subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel('原始图像');
subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');
%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=）检测结果
I_g1 = imnoise(I,'gaussian',0,;
BW_sobel = edge(I_g1,'sobel');
BW_prewitt = edge(I_g1,'prewitt');
BW_roberts = edge(I_g1,'roberts');
BW_laplace = edge(I_g1,'log');
BW_canny = edge(I_g1,'canny');
figure(2);
subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=图像'); subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');
%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=）检测结果
I_g2 = imnoise(I,'gaussian',0,;
BW_sobel = edge(I_g2,'sobel');
BW_prewitt = edge(I_g2,'prewitt');
BW_roberts = edge(I_g2,'roberts');
BW_laplace = edge(I_g2,'log');
BW_canny = edge(I_g2,'canny');
figure(3);
subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=图像') subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');
subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');
subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');
subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');
subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');
汽车检测实验报告
学生实验报告 （理工类） 课程名称：汽车检测诊断技术专业班级： 学生学号：学生姓名： 所属院部：指导教师： 20 12 ——20 13 学年第一学期 金陵科技学院教务处制
实验项目名称：汽油机排放污染物检测实验学时： 2 实验地点：汽车维修实验室 实验日期： 2012.11.5 一、实验目的和要求 1、认识汽车排放污染物的危害性。 2、掌握检测汽油机排放污染物的检测方法。 二、实验仪器和设备 1、雪佛兰乐风汽车一辆，马自达2汽车一辆。 2、NHA-500型废气分析仪一台，FGA4100型废气分析仪一台。 3、常用工具一套。 三、实验原理 为控制在用汽车排气污染物的排放，改善环境空气质量，国家质量技术监督局于2000年12月28日发布了GB18285-2000《在用汽车排气污染物限值及测试方法》。该标准规定对“装配点燃式发动机的车辆”进行怠速试验、双怠速试验和加速模拟工况（ASM）试验。国家标准GB18285-2000《在用汽车排气污染物限值及测试方法》中规定，怠速试验按国家标准GB/T3845-1993《汽油车排气污染物的测量怠速法》的规定进行。双怠速试验按国家标准GB/T3845-1993《汽油车排气污染物的测量怠速法》附录C的规定进行。汽油车怠速污染物的检测应在怠速工况下，采用不分光红外线吸收型监测仪，按规定程序检测CO和HC 的浓度值。怠速工况是指发动机运转，离合器处于接合位置，油门踏板与手油门处于松开位置，变速器处于空档位置，采用化油器的供油系统的阻风门处于全开位置。 四、实验过程 双怠速测量程序： 1.在发动机上安装转速计、点火正时仪、冷却水和润滑油侧温计等测试仪器。 2.发动机由怠速工况加速至0.7额定转速，维持60s后降至高怠速（即0.5额定转速）。
经典图像边缘检测
经典图像边缘检测(微分法思想)——Sobel算子 2008-05-15 15:29Sobel于1970年提出了Sobel算子，与Prewitt算子相比较，Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。其加权模板如下： 经典图像边缘检测(微分法思想)——Roberts交叉算子 2008-05-14 17:16 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数，则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小，速度快。但该方法由于是采用偶数模板，如下图所示，所求的(x,y)点处梯度幅度值，其实是图中交叉点处的值，从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素（见下图）。
上述偶数模板使得提取的点（x,y）梯度幅度值有半个像素的错位。为了解决这个定位偏移问题，目前一般是采用奇数模板。 奇数模板： 在图像处理中，一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值，即：以某一点（x,y）为中心，取其两边相邻点来构建导数的近似公式：
这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上(如下图所示)。 前面我们讲过，判断某一点的梯度幅度值是否是边缘点，需要判断它是否大于设定的阈值。所以，只要我们设定阈值时考虑到加权系数产生的影响便可解决，偏导数值的倍数不是一个问题。 经典图像边缘检测(微分法思想)——Prewitt算子 2008-05-15 11:29 Prewitt算子 在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数，则会在很
微弱信号检测装置(实验报告)剖析
2012年TI杯四川省大学生电子设计竞赛 微弱信号检测装置（A题） 【本科组】
微弱信号检测装置（A题） 【本科组】 摘要：本设计是在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值，采用TI公司提供的LaunchPad MSP430G2553作为系统的数据采集芯片，实现微弱信号的检测并显示正弦信号的幅度值的功能。电路分为加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路、以及数码管显示电路组成。当所要检测到的微弱信号在强噪音环境下，系统同时接收到函数信号发生器产生的正弦信号模拟微弱信号和PC机音频播放器模拟的强噪声，送到音频放大器INA2134，让两个信号相加。再通过由电位器与固定电阻构成的纯电阻分压网络使其衰减系数可调（100倍以上），将衰减后的微弱信号通过微弱信号检测电路，检测电路能实现高输入阻抗、放大、带通滤波以及小信号峰值检测，检测到的电压峰值模拟信号送到MSP430G2553内部的10位AD 转换处理后在数码管上显示出来。本设计的优点在于超低功耗 关键词：微弱信号MSP430G2553 INA2134 一系统方案设计、比较与论证 根据本设计的要求，要完成微弱正弦信号的检测并显示幅度值，输入阻抗达到1MΩ以上，通频带在500Hz~2KHz。为实现此功能，本设计提出的方案如下图所示。其中图1是系统设计总流程图，图2是微弱信号检测电路子流程图。 图1系统设计总流程图 图2微弱信号检测电路子流程图
1 加法器设计的选择 方案一：采用通用的同相/反相加法器。通用的加法器外接较多的电阻，运算繁琐复杂，并且不一定能达到带宽大于1MHz，所以放弃此种方案。 方案二：采用TI公司的提供的INA2134音频放大器。音频放大器内部集成有电阻，可以直接利用，非常方便，并且带宽能够达到本设计要求，因此采用此方案。 2 纯电阻分压网络的方案论证 方案一：由两个固定阻值的电阻按100:1的比例实现分压，通过仿真效果非常好，理论上可以实现，但是用于实际电路中不能达到预想的衰减系数。分析：电阻的标称值与实际值有一定的误差，因此考虑其他的方案。 方案二：由一个电位器和一个固定的电阻组成的分压网络，通过改变电位器的阻值就可以改变其衰减系数。这样就可以避免衰减系数达不到或者更换元器件的情况，因此采用此方案。 3 微弱信号检测电路的方案论证 方案一：将纯电阻分压网络输出的电压通过反相比例放大电路。放大后的信号通过中心频率为1kHz的带通滤波器滤除噪声。再经过小信号峰值电路，检测出正弦信号的峰值。将输出的电压信号送给单片机进行A/D转换。此方案的电路结构相对简单。但是，输入阻抗不能满足大于等于1MΩ的条件，并且被测信号的频率只能限定在1kHz，不能实现500Hz~2KHz 可变的被测信号的检测。故根据题目的要求不采用此方案。 方案二：检测电路可以由电压跟随器、同相比例放大器、带通滤波电路以及小信号峰值检测电路组成。电压跟随器可以提高输入阻抗，输入电阻可以达到1MΩ以上，满足设计所需；采用同相比例放大器是为了放大在分压网络所衰减的放大倍数；带通滤波器为了选择500Hz～2KHz的微弱信号；最后通过小信号峰值检测电路把正弦信号的幅度值检测出来。这种方案满足本设计的要求切实可行，故采用此方案。 4 峰值数据采集芯片的方案论证 方案一：选用宏晶公司的STC89C52单片机作为。优点在于价格便宜，但是对于本设计而言，必须外接AD才能实现，电路复杂。
汽车电器实验报告分析解析
（一）蓄电池、发电机、起动机结构及工作原理的实验 实验指导书和实验报告 实验学时：2学时 一、实验目的与要求： 汽车电源系统、起动系统实验是车辆、交运专业课程教学实验，本实验指导书是根 据《汽车电器》教学计划制定的，为 帮助学生更好的理解、巩固和掌握汽车电源、起动系统的组成及工作原理等有关内容。以巩固和加强课堂所学知识，培养实践技能和动手能力，提高分析问题和解决问题的能力和技术创新能力。 通过本实验应达到以下基本要求： 1.深入了解汽车电源系统、起动的结构特点 2.掌握基本的结构原理 二、实验工具、材料及工件： （专用蓄电池）、发电机、起动机示教板、汽车万能实验台。 、写出蓄电池、发电机、起动机作用及原理概述
二、实验数据与处理 发电机空载特性、输出特性、外特性画出特性曲线
（二）汽车点火系统组成及工作原理实验 实验学时：1学时 一、实验目的与要求： 汽车点火系统实验是车辆、交运专业课程教学实验，本实验指导书是根据《汽车电器》 教学计划制定的，为帮助学生更好的理解、巩固和掌握汽车点火系统的组成及工作原理等有关内容。以巩固和加强课堂所学知识，培养实践技能和动手能力，提高分析问题和解决问题 的能力和技术创新能力。 通过本实验应达到以下基本要求： 1.深入了解汽车汽车点火系统的结构特点 2.掌握基本的结构原理 二、实验内容： 1.了解对点火系统的要求 2.了解点火系统分类 根据不同的分类方式，可以将各种点火系统的特点及目前使用情况加以概括。 2.1按点火系统的电源不同分 2.1.1磁电机点火系统 2.1.2蓄电池点火系统 2.2按点火系统储存的点火能量的方式不同分 2.2.1电感储能式 2.2.2 电容储能式 2.2.3按点火系统结构和发展过程分 触点式点火系统：目前在一些载货汽车上还有少量使用。 晶体管辅助点火系统：现基本上已不使用。 无触点电子点火系统：感应式、光电式、振荡式、霍尔效应式等不同的形式，其中振荡式目前使用很少。 微机控制电子点火系统：随着汽油喷射式发动机的普及，由微机控制的电子点火系统也 越来越多。 3.了解各种形式的点火系统 3.1传统触点式点火系统的工作原理
微弱信号检测装置(实验报告)
微弱信号检测装置 摘要：本设计是在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值，采用TI公司提供的LaunchPad MSP430G2553作为系统的数据采集芯片，实现微弱信号的检测并显示正弦信号的幅度值的功能。电路分为加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路、以及数码管显示电路组成。当所要检测到的微弱信号在强噪音环境下，系统同时接收到函数信号发生器产生的正弦信号模拟微弱信号和PC机音频播放器模拟的强噪声，送到音频放大器INA2134，让两个信号相加。再通过由电位器与固定电阻构成的纯电阻分压网络使其衰减系数可调（100倍以上），将衰减后的微弱信号通过微弱信号检测电路，检测电路能实现高输入阻抗、放大、带通滤波以及小信号峰值检测，检测到的电压峰值模拟信号送到MSP430G2553内部的10位AD 转换处理后在数码管上显示出来。本设计的优点在于超低功耗 关键词：微弱信号MSP430G2553 INA2134 一系统方案设计、比较与论证 根据本设计的要求，要完成微弱正弦信号的检测并显示幅度值，输入阻抗达到1MΩ以上，通频带在500Hz~2KHz。为实现此功能，本设计提出的方案如下图所示。其中图1是系统设计总流程图，图2是微弱信号检测电路子流程图。 图1系统设计总流程图 图2微弱信号检测电路子流程图 1 加法器设计的选择 方案一：采用通用的同相/反相加法器。通用的加法器外接较多的电阻，运算繁琐复杂，并且不一定能达到带宽大于1MHz，所以放弃此种方案。
方案二：采用TI公司的提供的INA2134音频放大器。音频放大器内部集成有电阻，可以直接利用，非常方便，并且带宽能够达到本设计要求，因此采用此方案。 2 纯电阻分压网络的方案论证 方案一：由两个固定阻值的电阻按100:1的比例实现分压，通过仿真效果非常好，理论上可以实现，但是用于实际电路中不能达到预想的衰减系数。分析：电阻的标称值与实际值有一定的误差，因此考虑其他的方案。 方案二：由一个电位器和一个固定的电阻组成的分压网络，通过改变电位器的阻值就可以改变其衰减系数。这样就可以避免衰减系数达不到或者更换元器件的情况，因此采用此方案。 3 微弱信号检测电路的方案论证 方案一：将纯电阻分压网络输出的电压通过反相比例放大电路。放大后的信号通过中心频率为1kHz的带通滤波器滤除噪声。再经过小信号峰值电路，检测出正弦信号的峰值。将输出的电压信号送给单片机进行A/D转换。此方案的电路结构相对简单。但是，输入阻抗不能满足大于等于1MΩ的条件，并且被测信号的频率只能限定在1kHz，不能实现500Hz~2KHz 可变的被测信号的检测。故根据题目的要求不采用此方案。 方案二：检测电路可以由电压跟随器、同相比例放大器、带通滤波电路以及小信号峰值检测电路组成。电压跟随器可以提高输入阻抗，输入电阻可以达到1MΩ以上，满足设计所需；采用同相比例放大器是为了放大在分压网络所衰减的放大倍数；带通滤波器为了选择500Hz～2KHz的微弱信号；最后通过小信号峰值检测电路把正弦信号的幅度值检测出来。这种方案满足本设计的要求切实可行，故采用此方案。 4 峰值数据采集芯片的方案论证 方案一：选用宏晶公司的STC89C52单片机作为。优点在于价格便宜，但是对于本设计而言，必须外接AD才能实现，电路复杂。 方案二：采用TI公司提供的MSP430G2553作为控制芯片。由于MSP430G2553资源配置丰富，内部集成了10位AD，可以直接使用，简化电路，程序实现简单。此外还有低功耗，以及性价比高等优点，所以采用该方案。 5 显示电路的方案设计 方案一：采用液晶显示器作为显示电路，液晶显示器显示内容较丰富，可以显示字母数
几种常用边缘检测算法的比较
几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测 在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它
主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成，边缘元可以看作是一个短的直线段，每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数，那么就
汽车发动机实训项目汇总
汽车发动机实训项目 1、课程名称：《汽车发动机》 2、课程在专业中的地位：汽车发动机技术是汽车行业中 的核心内容，学好发动机技术有利于他们掌握一门好的职业技能，对他们将来的工作和发展，都具有重要的意义。 3、课程教学总目标；完成两大机构和五大系统的理论教 学，使学生的发动机理论达到中级工的要求。 4、课程教学分期目标；第一学期；完成两大机构的教学 任务，第二学期；完成五大系统的教学任务， 5、主要教学模式与方法：分项目教学，以任务驱动法实 施 6、实训项目： 任务一：曲柄连杆机构理论教学。 任务二：配气机构理论教学。 任务三：启动系统理论教学。 任务四：润滑系统理论教学。 任务五：冷却系统理论教学。 任务六：燃油供给系统理论教学。 任务七：点火系统理论教学。 实训项目一：曲柄连杆机构的构造实习
一、教学目标： 1.了解曲柄连杆机构的构成及功用。 2.了解曲柄连杆机构的工作原理。 3.曲柄连杆机构常见损坏形式及原因。 4.拆装的详细步骤。 二、设备工具: 解剖发动机一台，典型的缸体、缸盖、缸垫、缸套、活塞、活塞环、连杆轴瓦、曲轴和活塞连杆总成。 三、操作步骤: 1 ．活塞连杆组的拆卸. 2 ．曲轴飞轮组的拆卸. 3 ．活塞连杆组的分解. 4 ．装合活塞连杆组. 5 ．曲轴飞轮组的装配. 6 ．将活塞连杆组件装入气缸. 四、技术标准及要求： 1 ．活塞环的侧隙为0.02~0.05mm ，三道环不要装错，三道环的开口要 错开120 度； 2 ．活塞环的端隙为：第一道气环0.03~0.45mm ，第二道气环 0.25~0.40mm ，油环0.25~0.50mm ，磨损极限值为：1.0mm ； 3 ．曲轴主轴承盖螺栓拧紧力矩65 N·m ，曲轴前后密封法兰紧固力矩 M8 为20N·m ，M10 为10 N·m ，曲轴后端滚针轴承应低于曲轴 后端面 1.5mm ； 4 ．飞轮紧固螺栓按对角线，分2~3 次旋紧，拧紧力矩为75N·m 。 五、配分、评分标准:
汽车专业实验报告
中国地质大学江城学院 《汽车构造》实验报告 2012年11月12 日 目录 目录.............................................................................. .. (1) 实验一汽车总体构造认识.............................................................................. . (2) 实验二 实验三 .................................................................... 4 汽车 传动系认识.............................................................................. .......... 11 曲柄连杆机构、配气机构认识 实验一汽车总体构造认识 一、实验目的 汽车构造课程实验教学的主要目的是为了配合课堂教学，使学生建立起对汽车总体及各 总成的感性认识，从而加深和巩固课堂所学知识。 1、掌握解汽车基本组成及各组成功用； 2、了解发动机总体结构和作用； 3、了解底盘的总体结构和作用； 4、了解车身的总体结构和作用。 二、实验内容 通过认真观察，分析各种汽车的整体结构及组成。掌握汽车的四大组成部分，各主要总 成的名称和安装位置，发动机的基本构成。 三、实验步骤 学生在实验指导人员讲解下，对于不同型号的汽车和发动机进行动态的现场学习。 1．观察各种汽车的整体结构及组成； 2．观察、了解各主要汽车总成的名称、安装位置和功用； 3．根据实物了解发动机的基本构成。 四．分析讨论题 1、汽车由哪些部分组成？各个组成部分的功用是什么？请就你分析的汽车来说 明。 汽车主要由四部分构成：发动机、底盘、车身、电子及电器设备 1)、发动机：汽车的核心，动力的提供者 2)、底盘：作为汽车的基体，发动机、车身、电器设备都直接或间接的安装在 底盘上，是使汽车运动并按驾驶员操纵而正常行驶的部件。 3)、车身：车身是驾驶员工作及容纳乘客和货物的场所。 4)、电器与电子设备：是使汽车行驶安全及驾驶员操纵方便以及其他方面所必要的。 2、观察各汽车的总布置形式。 1)、前置前驱：优点是动力流失小，传输快，容易驾驶，制造成本地，缺点是操控 性跟不上，极限低，比如奥迪a8l 3.0。
实验二实验报告
PAM和PCM编译码器系统 一、实验目的 1.观察了解PAM信号形成的过程；验证抽样定理；了解混叠效应形 成的原因； 2.验证PCM编译码原理；熟悉PCM抽样时钟、编码数据和输入/输出 时钟之间的关系；了解PCM专用大规模集成电路的工作原理和应用。 二、实验内容和步骤 1.PAM编译码器系统 1.1自然抽样脉冲序列测量 （1）准备工作； （2）PAM脉冲抽样序列观察； （3）PAM脉冲抽样序列重建信号观测。 1.2平顶抽样脉冲序列测量 （1）准备工作； （2）PAM平顶抽样序列观察； （3）平顶抽样重建信号观测。 1.3信号混叠观测 （1）准备工作 （2）用示波器观测重建信号输出的波形。 2.PCM编译码器系统 2.1PCM串行接口时序观察 （1）输出时钟和帧同步时隙信号的观察； （2）抽样时钟信号与PCM编码数据测量； 2.2用示波器同时观察抽样时钟信号和编码输出数据信号端口 （TP502），观测时以TP504同步，分析掌握PCM编码输数据和抽样时钟信号（同步沿、脉冲宽度）及输出时钟的对应关系； 2.3PCM译码器输出模拟信号观测，定性观测解码信号与输入信号的 关系：质量，电平，延时。 2.4PCM频率响应测量：调整测试信号频率，定性观察解码恢复出的 模拟信号电平，观测输出信号电平相对变化随输入信号频率变化的相对关系；
2.5PCM动态范围测量：将测试信号频率固定在1000Hz，改变测试信 号电平，定性观测解码恢复出的模拟信号的质量。 三、实验数据处理与分析 1.PAM编译码器系统 （1）观察得到的抽样脉冲序列和正弦波输入信号如下所示： 上图中上方波形为输入的正弦波信号，下方为得到的抽样脉冲序列，可见抽样序列和正弦波信号基本同步。 （2）观测得到的重建信号和正弦波输入信号如下所示：
检测汽车钢径实验报告
检测汽车钢径实验报告 篇一：汽车检测实验报告 学生实验报告 课程名称：汽车检测诊断技术 学生学号： 所属院部：（理工类） 专业班级 1221402020 学生姓名： 指导教师： 20 13 ——20 14 学年第一学期 实验项目名称：发动机点火系次级电压波形检测实验学时： 2 实验地点：汽车电控技术实验室实验成绩： 一、实验目的和要求 1、了解金德K81，KT600汽车诊断仪的结构； 2、熟悉桑塔纳XXGSi发动机，别克君威2.5发动机，雪佛兰乐风1.4发动机点火系统工作原理； 3、掌握利用K81， KT600汽车诊断仪检测发动机次级电压波形的方法。 二、实验仪器和设备 1、桑塔纳AJR发动机台架一套，别克君威2.5发动机台架一套，雪佛兰乐风汽车一辆； 2、金德K81故障分析仪一套，KT600故障分析仪两套；
3、数字万用表三个； 4、常用工具三套。 三、实验原理 通过测试点火次级陈列波形，可以有效地检查车辆的行驶性能。 该波形主要是用来检查短路或开路的火花塞高压线以及由于积碳而引起的点火不良的火花塞。 由于点火次级波形明显地受到各种不同发动机、燃油系统和点火条件的影响，所以它能够有效地检测出发动机机械部件和燃油系统部件以及点火系统部件的故障。 并且，一个波形的不同部分还分别能够指明在发动机所有气缸中的哪个部件或哪个系统存在故障。 桑塔纳XXGSi轿车点火系统的技术数据如表1所列。表1桑塔纳XXGSi点火系技术数据表 桑塔纳XXGSi具有两个点火线圈的双火花点火系。插头端子如图1所示： 图1 点火线圈4针插头 四、实验过程 以检测桑塔纳XXGSi发动机次级点火波形为例，讲述实验步骤： 1、将K81或KT600诊断仪连接电感夹，桑塔纳XXGSi轿车为两个点火线圈的双火花点火系，需两组电感夹，一组连接诊断仪CH1 端口，一组连接诊断仪CH2 端口，一个单独电感夹连接诊断仪CH3端口。
信号检测论有无法实验报告剖析
------------------------------------------------------------------------------- 实验报告信息栏 系别心理系年级 13级2班姓名魏晓芹同组成员杨思琪、张彤、韩永超 实验日期 2016年4月学号 120105510215 教师评定 ------------------------------------------------------------------------------- 信号检测论有无法实验报告 摘要本次实验采用信号检测论中的有无法，测定被试在不同先定概率下对呈现信号和刺激的击中率与虚报率，计算其辨别力d′和判定标准β，并绘制出ROC 曲线；检验信号呈现的先定概率发生变化时，被试的击中率、虚报率、辨别力d′和判定标准β是否会受到影响。结果显示：（1）被试在先定概率为0.2、0.5、0.8的条件下，击中率分别为0.8、0.92、0.8625，虚报率分别为0.5125、0.56、0.75，辨别力d′分别为0.592、1.254、0.406，判定标准β分别为0.70、0.38、0.71。 关键词信号检测论；有无法；先定概率；辨别力d′；判定标准β 1引言 传统心理物理学对阈限的理解是有限的，不能将个体客观的感受性和主观的动机、反应偏好等加以区分，从而使研究者渐渐陷入到了由阈限概念本身所引发的僵局之中。而在1954年，坦纳和斯韦茨等人首次应用的信号检测论，正好解决了这个问题。 信号检测论的研究对象是信息传播系统中信号的接收问题。在心理学中，它是借助于数学的形式描述“接收者”在某一观察时间内将掺有噪音的信号从噪音中辨别出来。 信号检测论应用于心理学中的基本原理是：将人的感官、中枢分析综合过程看作是一个信息处理系统，应用信号检测论中的一些概念、原理对它进行分析。信号检测论在心理学中具体应用时，常把刺激变量当作信号，把对刺激变量起干扰作用的因素当作噪音，这样就可以把人接收外界刺激时的分辨问题等效于一个在噪音中检测信号的问题，从而便可以应用信号检测论来处理心理学中的实验结果。 信号检测论的理论基础是统计决策。信号检测论本身就是一个以统计判定为根据的理论。它的基本原理是：根据某一观察到的事件，从两个可选择的方面选
图像边缘检测方法比较研究
图像边缘检测方法比较研究 作者：关琳琳孙媛 来源：《现代电子技术》2008年第22期 摘要：边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法，并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明，各种方法均有各自的优缺点和适用条件，在做图像边缘检测之前，应对图像进行分析，针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。 关键词：边缘检测；检测算子；高通滤波；小波变换 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2008)22-096-03 Comparison of Image Edge Detection Methods GUAN Linlin1,SUN Yuan2 (1.Department of Resource Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing,100875,China; 2.96656 Unit of Second Artillery F orces,Chinese People′s Liberation Army,Beijing,100820,China) Abstract：Edge detection plays an important role in digital image processing.This paper comprehensively analyze the representative methods of edge detection at present,and realizes each algorithm with the IDL6.3 software.Results indicate that each method has some advantages and limitations.It should be carefully selected according to the characteristics of the image as well as application needs before conducting edge detection. Keywords：edge detection;detective operators;high-pass filtering;wavelet transform 1 引言 边缘检测技术是图像特征提取中的重要技术之一，也是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析方法的基础。近年来，边缘检测技术被广泛地应用在各个领域，例如工程技术中零件检查［1］、医学中器官病变状况观察［2］、遥感图像处理中道路等典型地物的提取［3］以及估算遥感平台的稳定精度［4］等。这使得如何快速、准确地获得边缘信息成为国内外研究的热点。边缘检测方法在空间域和频域中均可以实现，而且不断涌现出新技术新方法。这些方法
汽车发动机仿真实训报告
汽车发动机仿真实训报告今天是坐在有空调的教室里学习，环境是舒适的工作量是不轻松的。所以必须打起十 二分精神学习。 在实习完汽车发动机实体拆装的基础上，汽车发动机仿真就更简单易懂了。通过汽车发动机仿真，使我更清楚地了解了发动机的内部结构，汽车拆装的先后顺序以及各个拆装工具的用途和用法。在老师的指导下，我们简单掌握了汽车仿真的软件，根据老师的要求，我们先对发动机不同部位的局部的拆装，待完成后，我们就依照老师的方法对发动机整体进行拆装。 在仿真拆装过程中，我们可以清楚地看到发动机拆装的先后顺序和一些工具，比如最常用的套筒扳手，棘轮扳手，扭力扳手等等。在拆装过程中，我们记下了拆装的顺序： 1、拆下发动机外围部件，包括分电器、发电机及皮带、水泵、汽油泵、机油过滤器总成、支脚和离合器总成 2、按顺序松开气门室螺栓，卸下气门室盖，取下垫片； 3、拆下正时链上下罩，松开紧链器，拆下正时链； 4、拆下摇臂轴架； 5、拆下汽缸盖； 6、拆下活塞连杆，注意先把活塞摇到下支点； 最后拆到仅一个缸体，再对机体的各个零件进行清洗，分解，组装，抹油等工序。另外，在老师的指导下，我们还简单掌握了发动机的测量，发动机的内部拆装，发动机外部件安装和卡罗拉二级维护。 在第二天的实习中，老师还分别讲了汽油喷射组件和柴油喷射组件的拆装。汽油是以汽油作为燃料的。由于汽油粘性小，蒸发快，可以用汽油喷射系统将汽油喷入气缸，经过压缩达到一定的温度和压力后，用点燃，使气体膨胀做功。汽油机的特点是转速高，结构简单，质量轻，造价低廉，运转平稳。柴油的工作过程与汽油有许多相同的地方，每个工作循环也经历进气、压缩、做功、排气四个行程。但由于柴油机用的燃料是柴油，其粘度比汽油大，不易蒸发，而其自燃温度却较汽油低，因此可燃混合气的形成及都与汽油机不同。不同之处主要是，柴油气缸中的混合气是压燃的，而不是点燃的。 与汽油相比，柴油机具有燃油经济性好、尾气中氮氧化合物较低、低速大等特点，因其出色的环保特性而被欧系车推崇，而对于平顺性、噪声等缺点，在欧洲先进汽车工业下，已不是什么难题，当前柴油机性能和工况已经和汽油机相差无几。 电控汽油喷射系统的燃油供给系统由汽油箱、电动汽油泵、汽油滤清器、燃油分配管、油压调节器、喷油器、冷起动喷嘴和输油管等组成，有的还设有油压脉动缓冲器。电动汽油泵：在电控汽油喷射系统中应用的电动汽油泵通常有两种类型，即滚柱式电动汽油泵和叶片式电动汽油泵。燃油分配管，也被称作"共轨"，其功用是将汽油均匀、等压地输
汽车四轮定位实验报告.docx
谢谢观赏项目四汽车四轮定位角度的测量 一、实验目的 1.了解本实验所用仪器以及测量原理； 2.掌握测试方法。 二、实验学时 2.学时 三、实验器材 德国博世FWA515四轮定位仪一台，剪式举升机一台，奥迪汽车一辆 四、实验内容和步骤 1.在转向轮定位角度测试前检查汽车轮胎气压和轮毂轴承预紧度应正常。 2.将汽车平稳开至剪式举升机上，并将前轮停在转向盘上。 3.打开电脑，进入四轮定位角度检测界面，与所测车型适配。 针对audi100打开制造商资料库，选择欧洲，在车系中找到audi进入后匹配，与生产年份、发动机排量适应，选择适配车别 4.将传感器定位卡盘安装在车轮上，卡盘轴线应与轮胎中心重合；将四个传感器安装在卡盘上（注意保险绳），连接传感器电源（如需要）并打开各自机头电源，调整其水平（三个绿灯同时点亮）并锁紧。 为了消除轮胎钢圈端面不平对外倾测量数值的影响，需要对轮辋进行失圆补偿（视情进行轮胎偏差补偿 1.进入轮胎偏差补偿界面，用专用工具锁止汽车方向2.利用剪式举升机的二次举升将车辆举起，四轮悬空。3.调整车轮上的机头（传感器）到水平，依次按动图片中的1“启动、完成补偿键”、2“补偿键”按钮，等到出现4所示，转动车轮180度，再调传感器水平后，依次按动3、1按钮，完成补偿，将车落下） 5.拔取出转向盘上的锁止销，用专用工具将汽车制动锁止，将转向盘转动向右100，车轮回正后再左转100。 6.转向轮回正，读取各转向定位角度数值。 7.不正常数值（显示为红色）需进行调整。 利用剪式举升机将汽车调到合适高度，按照相应得部位调整转向参数，直至进入正常数据范围。 8.打印测试结果。 本试验后可用侧滑试验台测试转向轮的侧滑量，以检验前束与车轮外倾角的配合。 五、注意事项 1.在转向轮定位角进行测试前应对汽车轮胎气压和轮段轴承紧度进行检查。以免影响测量准确度。 2.该项实验重复三次进行，记录测试结果，计算平均值。 3.车辆行驶、举升过程应注意安全。 谢谢观赏
图像边缘检测算子
课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名*** 班级学号09******* 课程设计题目图像边缘检测算子 课程设计目的与要求: 设计目的： 1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2.用Matlab编程实现边缘检测，比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求： 1.上述实验内容相应程序清单，并加上相应的注释。 2.完成目的内容相应图像，并提交原始图像。 3.用理论对实验内容进行分析。 工作计划与进度安排: 2012年 06月29 日选题目查阅资料 2012年 06月30 日编写软件源程序或建立仿真模块图 2012年 07月01 日调试程序或仿真模型 2012年 07月01 日结果分析及验收 2012年 07月02 日撰写课程设计报告、答辩 指导教师： 2012年 6月29日专业负责人： 2012年 6月29日 学院教学副院长： 2012年 6月29日
摘要 边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子）进行了分析和比较，并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析，比较了不同算法的特点和适用范围。 关键词：图像处理；边缘检测；Roberts算子；Sobel算子；Prewitt算子
目录 第1章相关知识.................................................................................................... IV 1.1 理论背景 (1) 1.2 数字图像边缘检测意义 (1) 第2章课程设计分析 (3) 2.1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 (3) 2.2 Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子 (4) 2.3 Sobel(索贝尔)边缘检测算子 (5) 第3章仿真及结果分析 (7) 3.1 仿真 (7) 3.2 结果分析 (8) 结论 (10) 参考文献 (11)
信号检测实验报告
Harbin Institute of Technology 匹配滤波器实验报告 课程名称：信号检测理论 院系：电子与信息工程学院 姓名：高亚豪 学号：14SD05003 授课教师：郑薇 哈尔滨工业大学
1. 实验目的 通过Matlab 编程实现对白噪声条件下的匹配滤波器的仿真，从而加深对匹配滤波器及其实现过程的理解。通过观察输入输出信号波形及频谱图，对匹配处理有一个更加直观的理解，同时验证匹配滤波器具有时间上的适应性。 2. 实验原理 对于一个观测信号()r t ，已知它或是干扰与噪声之和，或是单纯的干扰， 即 0()()()()a u t n t r t n t +?=?? 这里()r t ，()u t ，()n t 都是复包络，其中0a 是信号的复幅度，()u t 是确知的归一化信号的复包络，它们满足如下条件。 2|()|d 1u t t +∞ -∞=? 201||2 a E = 其中E 为信号的能量。()n t 是干扰的均值为0，方差为0N 的白噪声干扰。 使该信号通过一个线性滤波系统，有效地滤除干扰，使输出信号的信噪比在某一时刻0t 达到最大，以便判断信号的有无。该线性系统即为匹配滤波器。 以()h t 代表系统的脉冲响应，则在信号存在的条件下，滤波器的输出为 0000()()()d ()()d ()()d y t r t h a u t h n t h τττττττττ+∞+∞+∞ =-=-+-???
右边的第一项和第二项分别为滤波器输出的信号成分和噪声成分，即 00()()()d x t a u t h τττ+∞ =-? 0 ()()()d t n t h ?τττ+∞ =-? 则输出噪声成分的平均功率（统计平均）为 2 20E[|()|]=E[|()()d |]t n t h ?τττ+∞ -? **00*000200 =E[()(')]()(')d d '=2()(')(')d d ' 2|()|d n t n t h h N h h N h ττττττδττττττττ+∞+∞+∞+∞+∞ ---=?? ?? ? 而信号成分在0t 时刻的峰值功率为 22 20000|()||||()()d |x t a u t h τττ+∞ =-? 输出信号在0t 时刻的总功率为 22000E[|()|]E[|()()|]y t x t t ?=+ 22**0000002200E[|()||()|()()()()] |()|E[|()|] x t t x t t t x t x t t ????=+++=+ 上式中输出噪声成分的期望值为0，即0E[()]0t ?=，因此输出信号的功率 成分中只包含信号功率和噪声功率。 则该滤波器的输出信噪比为 222000022000|||()()d ||()|E[|()|]2|()|d a u t h x t t N h τττρ?ττ+∞ +∞-==?? 根据Schwartz 不等式有
数字图像边缘检测的研究与实现
任务书
主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣. 关键词：数字图像处理;边缘检测;算子
图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。然而, 由于实际图像中的边缘是多种边缘类型的组合, 再加上外界环境噪声的干扰, 边缘检测又是数字图像处理中的一个难题。
目录 第一章边缘的概念 (3) 第二章边缘检测 (4) 第三章边缘检测算子的应用 (8) 第四章边缘检测方法性能比较 (12) 参考文献料 (15)
第1章：边缘检测 1．1 边缘的介绍 图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作用。所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题． 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： 边缘点：图像中具有坐标],[j i 且处在强度显著变化的位置上的点． 边缘段：对应于边缘点坐标],[j i 及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角． 边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法． 轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向序． 边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程． 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘． 边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘． 1．2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的 边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析，并对各自的性能特点做出比较和评价。
《测试信号分析与处理》实验报告
测控1005班齐伟0121004931725 （18号）实验一差分方程、卷积、z变换 一、实验目的 通过该实验熟悉 matlab软件的基本操作指令，掌握matlab软件的使用方法，掌握数字信号处理中的基本原理、方法以及matlab函数的调用。 二、实验设备 1、微型计算机1台； 2、matlab软件1套 三、实验原理 Matlab 软件是由mathworks公司于1984年推出的一套科学计算软件，分为总包和若干个工具箱，其中包含用于信号分析与处理的sptool工具箱和用于滤波器设计的fdatool工具箱。它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力，是广泛应用于信号分析与处理中的功能强大且使用简单方便的成熟软件。Matlab软件中已有大量的关于数字信号处理的运算函数可供调用，本实验主要是针对数字信号处理中的差分方程、卷积、z变换等基本运算的matlab函数的熟悉和应用。 差分方程（difference equation)可用来描述线性时不变、因果数字滤波器。用x表示滤波器的输入，用y表示滤波器的输出。 a0y[n]+a1y[n-1]+…+a N y[n-N]=b0x[n]+b1x[n-1]+…+b M x[n-M] (1) ak,bk 为权系数，称为滤波器系数。 N为所需过去输出的个数，M 为所需输入的个数卷积是滤波器另一种实现方法。 y[n]= ∑x[k] h[n-k] = x[n]*h[n] (2) 等式定义了数字卷积，*是卷积运算符。输出y[n] 取决于输入x[n] 和系统的脉冲响应h[n]。 传输函数H(z)是滤波器的第三种实现方法。 H(z)=输出/输入= Y(z)/X(z) （3）即分别对滤波器的输入和输出信号求z变换，二者的比值就是数字滤波器的传输函数。 序列x[n]的z变换定义为 X (z)=∑x[n]z-n (4) 把序列x[n] 的z 变换记为Z{x[n]} = X(z)。